数据分区可以带来高并发，副本可以带来高可用
topic:
卡夫卡中消息存在topic中，
主题topic(半结构化):相当于数据库的表(结构化)
一般一个topic存储相同数据类型的数据,也可以存不同数据类型数据
partition
topic又分为多个分区partition，不同分区分布在不同服务器上(分布式，见最后的例子)，让kafka有了拓展性(通过调整分区数量和节点数量即可)
分区:线性增长、不可变的提交日志，当消息存在分区中，消息就不可变更
offset
每个分区都有一个偏移量offset:记录分区中每条消息的位置，在每个分区中唯一的、不可重复，递增的，kafka利用offset对消息进行提取，但我们没法对消息内容进行检索和查询
不同分区之间偏移量可以重复
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record:
消息(记录record)是以键值对的形式进行存储 key-value:
如果不指定key，key为空，kafka就会以轮询方式写入到不同分区中:(如下)
如果指定key,相同key就会写入到同一个分区:(下面以图形相同代表key相同)
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副本
副本replication:高可用，下图因子是3，代表包括主分区(leader)在内一共三个副本
副本就是follower,都是往主分区写入读取，然后会有一个isr副本同步集(如图包括了三个节点101 102 103)，代表这三个副本正在同步，如果某一个副本落后太多，就会先从集合里面删除，等追赶上再加入
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broker消息代理
:顾名思义就是负责对数据的读写请求，并将数据写入到磁盘，一般一台服务器启动一个broker实例，一台服务器就是一个broker
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举例:
如图:一个集群有8个broker，有p0-p7一共8个分区，副本因子是3(每份数据有三份，看每个broker分区数量，每个分区都有一个leader和两个follower)，比如第一个broker，p0和p2分区是follower，所以第一个broker只是负责让他们同步p1分区的数据，而对p1分区进行数据请求处理
参考:
Producer：消息生产者，向Kafka中发布消息的角色。
Consumer：消息消费者，即从Kafka中拉取消息消费的客户端。
Consumer Group：消费者组，消费者组则是一组中存在多个消费者，消费者消费Broker中当前Topic的不同分区中的消息，消费者组之间互不影响，所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。某一个分区中的消息只能够一个消费者组中的一个消费者所消费
Broker：经纪人，一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic。
Topic：主题，可以理解为一个队列，生产者和消费者都是面向一个Topic
Partition：分区，为了实现扩展性，一个非常大的Topic可以分布到多个Broker上，一个Topic可以分为多个Partition，每个Partition是一个有序的队列(分区有序，不能保证全局有序)
Replica：副本Replication，为保证集群中某个节点发生故障，节点上的Partition数据不丢失，Kafka可以正常的工作，Kafka提供了副本机制，一个Topic的每个分区有若干个副本，一个Leader和多个Follower
Leader：每个分区多个副本的主角色，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象都是Leader。
Follower：每个分区多个副本的从角色，实时的从Leader中同步数据，保持和Leader数据的同步，Leader发生故障的时候，某个Follower会成为新的Leader。
一个Topic会产生多个分区Partition，分区中分为Leader和Follower，消息一般发送到Leader，Follower通过数据的同步与Leader保持同步，消费的话也是在Leader中发生消费，如果多个消费者，则分别消费Leader和各个Follower中的消息，当Leader发生故障的时候，某个Follower会成为主节点，此时会对齐消息的偏移量。
原文链接：https://blog.csdn.net/cao1315020626/article/details/112590786